新加坡星展银行一年5千名应征者靠AI来筛选，节省HR八成时间更可投入高价值工作

新加坡星展银行（DBS） 总行在前年推出的人工智能招募系统JIM（Jobs Intelligence Maestro），也在今年延伸到星展银行台湾人力资源部门了，要用这个AI聊天机器人进行招募前期工作，提高HR部门的效率。

当年，星展银行集团的人才招募团队、IT，加上新加坡新创Impress.AI共同研发，针对该银行的人才招募需求所打造，在私有云上开发了这个AI招募系统，花了1年多测试与调整，在2018年5月于星展新加坡总行上线。

台湾星展银行人力资源处处长卢方杰指出，JIM会先筛检应征者投递的履历是否符合职缺要求，比如是否具有3年工作经验等。接下来，会引导应征者到自动化面谈的关卡进行情境问答，回答职务相关的问题，此外，还会对应征者进行心理测验。整合这三类资料后，JIM再来进行初步评估，以适任度来评分。银行招募人员就可以直接依据这个评分，优先安排得分高者，先与业务单位主管进行面试，来决定是否聘用对方。

卢方杰强调，整合履历、心理测验结果，以及情境问答资料，多方面评估应征者的能力，可以让评估更为准确。他举例，以前新加坡总部力招募经理至少要面试8个人，才能选出1名想聘用的人；到了去年，减少到只需要面试3人，就能成功找到1位新员工。“当资料越来越多，AI模型的判断力会越来越准确，新进人员的产量就会增加。”他说。

JIM还具有聊天机器人的功能，可以24小时回答应征者的问题。卢方杰表示，以新加坡的经验来说，应征者大约有7到8成的问题，都能直接透过聊天机器人解答，其他无法回应的问题，再转给招募人员由真人回复。

根据星展集团内部统计，人力资源部的招募人员，在面试应征者前，需要花费许多时间搜集与整理应征者资料，甚至与对方电子邮件往返多次。改透过JIM自动化的筛选流程，可以分担8成的资料筛选时间，让招募人员有更多时间做更高价值的工作，比如可以专心与应征者进行面谈，或有更多时间在市场上找寻更好的人才。

卢方杰揭露，在星展新加坡总行，像在2017年累计有3,500名应征者，每一名应征者，HR光是筛选履历平均要花上40分钟，最后聘用了400名新进人员。但在2018年导入JIM之后，HR平均只需花上8分钟，参考JIM的评选结果，就可以筛选1名应征者的履历，当年星展银行总招募量提升到800名新进人员，总应征者也达到5,000名，比前一年多了1,500人。但是，他表示，HR效率比以往提高了8成，反而2018年减少了招募人力2.7个月的工作时间。

今年，星展决定在台湾子行引进这套JIM系统，来辅助HR招募。卢方杰说，台湾已在4月1日正式上线该系统，目前先从消费金融部的信贷电销业务人员招募的前置筛选开始，不过，因为刚上线一星期左右而已，他透露，目前只用于10多笔履历的筛选，今年下半年，预计扩大应用到需求人数更大的储备干部征选，来提高履历审核的效率。

他提到，系统上线前已在台湾累积3、4个月的在地资料，比如在公司业绩较好的员工的心理测验结果等资料，要来训练AI模型。接下来也会持续累积应征者的资料，并且比较JIM的自动化检核评估，以及招募人员的人工评估的结果，再去微调AI模型。文⊙李静宜